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暑期 tensorflow+CNN+mnist
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发布时间:2019-02-27

本文共 451 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

暑期 tensorflow+CNN+mnist

  • kaggle官网的mnist数据集,格式为csv。
  • 图像像素点数据归一化,减少浮动差异。
  • 根据预先计算好的数据指标,进行设计。
  • 标签进行独热编码。
  • 划分数据集为:train、val。
  • 初始化卷积层和全连接层的权重、偏置等参数。
  • 设计代价函数,进行优化。
  • 训练、验证。

关于交叉熵函数

  • 参考网址:

  • 有很多不同的度量方法在数据上训练评判。一般的方法是均方或欧氏距离。当然这里也有对神经网络的其它方法,如交叉熵代价函数。该算法计算公式如下图:

cost

  • 在公式中,y是预测生成的概率分布,y’是训练数据集中标注的真实分布。如果不探讨公式背后的原理的话,我们仅需了解当两个分布完全一致时,此时函数取得最小值。

代码的解说有以下参考博客

代码的一个小疑问

  • 下图代码里的的if(VALIDATION_SIZE) : else:条件是什么意思什么用意呢?

code

  • 学习交流群里大神认为可能是:数据集中的validation集如果分配了数据,则执行两种精确度的计算;否则只打印训练精确度
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